package com.wang.mapreduce.partition;

import com.wang.mapreduce.flow.FlowBean;
import com.wang.mapreduce.flow.FlowMapper;
import com.wang.mapreduce.flow.FlowReducer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * 手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。
 */
public class PartitionerDriver {

    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        // 1.获取Job实例
        Job job = Job.getInstance(new Configuration());
        // 2.指定本程序的jar包所在的本地路径
        job.setJarByClass(PartitionerDriver.class);
        // 3.指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);
        // 指定自定义数据分区
        job.setPartitionerClass(MyPartitioner.class);
        // 指定相应数量的reduce task
        job.setNumReduceTasks(5);
        // 4. 设置输入输出数据的kv类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
        // 5. 设置输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 6. 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包，提交给yarn去运行
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}
